升职加薪必看！mysql集群

Posted 2021-05-20 爱看动漫的Java程序员

今年互联网形式依旧严峻，再次爆发几次大规模裁员潮。我决定把这篇文章分享出来帮助那些对前途感到迷茫的朋友。

在猎头的眼里，我已不是根正苗红的程序员。何为根正苗红？计算机专业毕业，从毕业起就从事特定方向的开发工作，这才是猎头眼中的香饽饽。

毕业之后的那段岁月，可以用悲惨形容，每当和人提起，我总会有点自嘲的说“睡过凌晨一点的办公室，吃过凌晨三点的便利店，做过凌晨五点的首班车”。但是回头想想，我却要感谢那不堪的经历，让我找到了适合自己的方向。

作为技术人员，我一直有个疑问，什么是你引以为傲的资本？面对已经来临的资本寒冬，应该何去何从？

大学期间，我每年都会给自己总结一个词语。回首做技术的这几年，我同样给自己总结了几个关键词。希望大家可以从中受益。

Cache aside

Cache aside也就是旁路缓存，是比较常用的缓存策略。

（1）读请求常见流程

应用首先会判断缓存是否有该数据，缓存命中直接返回数据，缓存未命中即缓存穿透到数据库，从数据库查询数据然后回写到缓存中，最后返回数据给客户端。

（2）写请求常见流程

首先更新数据库，然后从缓存中删除该数据。

看了写请求的图之后，有些同学可能要问了：为什么要删除缓存，直接更新不就行了？这里涉及到几个坑，我们一步一步踩下去。

Cache aside踩坑

Cache aside策略如果用错就会遇到深坑，下面我们来逐个踩。

踩坑一：先更新数据库，再更新缓存

如果同时有两个写请求需要更新数据，每个写请求都先更新数据库再更新缓存，在并发场景可能会出现数据不一致的情况。

如上图的执行过程：

（1）写请求1更新数据库，将 age 字段更新为18；

（2）写请求2更新数据库，将 age 字段更新为20；

（3）写请求2更新缓存，缓存 age 设置为20；

（4）写请求1更新缓存，缓存 age 设置为18；

执行完预期结果是数据库 age 为20，缓存 age 为20，结果缓存 age为18，这就造成了缓存数据不是最新的，出现了脏数据。

踩坑二：先删缓存，再更新数据库

如果写请求的处理流程是先删缓存再更新数据库，在一个读请求和一个写请求并发场景下可能会出现数据不一致情况。

如上图的执行过程：

（1）写请求删除缓存数据；

（2）读请求查询缓存未击中(Hit Miss)，紧接着查询数据库，将返回的数据回写到缓存中；

（3）写请求更新数据库。

整个流程下来发现数据库中age为20，缓存中age为18，缓存和数据库数据不一致，缓存出现了脏数据。

踩坑三：先更新数据库，再删除缓存

在实际的系统中针对写请求还是推荐先更新数据库再删除缓存，但是在理论上还是存在问题，以下面这个例子说明。

如上图的执行过程：

（1）读请求先查询缓存，缓存未击中，查询数据库返回数据；

（2）写请求更新数据库，删除缓存；

（3）读请求回写缓存；

整个流程操作下来发现数据库age为20，缓存age为18，即数据库与缓存不一致，导致应用程序从缓存中读到的数据都为旧数据。

但我们仔细想一下，上述问题发生的概率其实非常低，因为通常数据库更新操作比内存操作耗时多出几个数量级，上图中最后一步回写缓存（set age 18）速度非常快，通常会在更新数据库之前完成。

如果这种极端场景出现了怎么办？我们得想一个兜底的办法：缓存数据设置过期时间。通常在系统中是可以允许少量的数据短时间不一致的场景出现。

Read through

在 Cache Aside 更新模式中，应用代码需要维护两个数据源头：一个是缓存，一个是数据库。而在 Read-Through 策略下，应用程序无需管理缓存和数据库，只需要将数据库的同步委托给缓存提供程序 Cache Provider 即可。所有数据交互都是通过抽象缓存层完成的。

如上图，应用程序只需要与Cache Provider交互，不用关心是从缓存取还是数据库。

在进行大量读取时，Read-Through 可以减少数据源上的负载，也对缓存服务的故障具备一定的弹性。如果缓存服务挂了，则缓存提供程序仍然可以通过直接转到数据源来进行操作。

Read-Through 适用于多次请求相同数据的场景，这与 Cache-Aside 策略非常相似，但是二者还是存在一些差别，这里再次强调一下：

• 在 Cache-Aside 中，应用程序负责从数据源中获取数据并更新到缓存。
• 在 Read-Through 中，此逻辑通常是由独立的缓存提供程序（Cache Provider）支持。

Write through

Write-Through 策略下，当发生数据更新(Write)时，缓存提供程序 Cache Provider 负责更新底层数据源和缓存。

缓存与数据源保持一致，并且写入时始终通过抽象缓存层到达数据源。

Cache Provider类似一个代理的作用。

Write behind

Write behind在一些地方也被成为Write back， 简单理解就是：应用程序更新数据时只更新缓存， Cache Provider每隔一段时间将数据刷新到数据库中。说白了就是延迟写入。

如上图，应用程序更新两个数据，Cache Provider 会立即写入缓存中，但是隔一段时间才会批量写入数据库中。

这种方式有优点也有缺点：

• 优点是数据写入速度非常快，适用于频繁写的场景。

• 缺点是缓存和数据库不是强一致性，对一致性要求高的系统慎用。

最后如何让自己一步步成为技术专家

说句实话，如果一个打工人不想提升自己，那便没有工作的意义，毕竟大家也没有到养老的年龄。

当你的技术在一步步贴近阿里p7水平的时候，毫无疑问你的薪资肯定会涨，同时你能学到更多更深的技术，交结到更厉害的大牛。

推荐一份Java架构之路必备的学习笔记，内容相当全面！！！

成年人的世界没有容易二字，前段时间刷抖音看到一个程序员连着加班两星期到半夜2点的视频。在这个行业若想要拿高薪除了提高硬实力别无他法。

你知道吗？现在有的应届生实习薪资都已经赶超开发5年的程序员了，实习薪资26K，30K，你没有紧迫感吗？做了这么多年还不如一个应届生，真的非常尴尬！

进了这个行业就不要把没时间学习当借口，这个行业就是要不断学习，不然就只能被裁员。所以，抓紧时间投资自己，多学点技术，眼前困难，往后轻松！

要领取这些精心整理出来的资料的话，请记得

发5年的程序员了，实习薪资26K，30K，你没有紧迫感吗？做了这么多年还不如一个应届生，真的非常尴尬！

进了这个行业就不要把没时间学习当借口，这个行业就是要不断学习，不然就只能被裁员。所以，抓紧时间投资自己，多学点技术，眼前困难，往后轻松！

要领取这些精心整理出来的资料的话，请记得

————【关注】+【转发】+【点赞】支持我！创作不易！点击这里前往我的腾讯文档免费下载